Repenser les compétences des équipes finance à l’ère des agents IA

À peine trois ans après le lancement de ChatGPT, l’environnement business dans lequel nous évoluons a radicalement changé, et durablement.

Interagir avec des plateformes d’IA représente un véritable changement de paradigme pour les utilisateurs. Les compétences acquises pendant des années sur des outils comme Excel ne sont pas directement transférables. Quelles conséquences pour les équipes finance ? Et comment les leaders peuvent-ils s’assurer que leur stratégie de montée en compétences est réellement efficace ?

Commençons par identifier les compétences exigées par l’ère de l’IA.

Quelles compétences une équipe finance doit-elle maîtriser à l’ère de l’IA ?

Compétences techniques (hard skills)

• Transformation, modélisation et visualisation des données : travailler avec des données fiables est indispensable pour instaurer la confiance dans les prévisions.
• Analyse prédictive et automatisation : une utilisation pertinente de l’IA améliore la qualité des forecasts et libère du temps pour des activités à plus forte valeur stratégique.
• Ingénierie rapide et maîtrise des données : poser les bonnes questions, de la bonne manière, est essentiel pour garantir la fiabilité des résultats produits par l’IA.
• Intégration des systèmes et conception des workflows : des outils connectés assurent une planification fluide et cohérente.

Compétences comportementales (soft skills)

• Partenariats commerciaux : aligner les analyses financières avec la stratégie permet de prendre de meilleures décisions, plus rapidement.
• Présentation et prise de parole en public : un storytelling clair et percutant transforme les analyses en actions concrètes.
• Éthique et gouvernance : des pratiques IA transparentes, conformes et équitables renforcent la confiance interne dans les systèmes.
• Collaboration : travailler étroitement avec les équipes tech et métiers améliore la qualité des insights.

À partir de ce constat, voyons comment structurer une stratégie d’upskilling réellement efficace.

1. Ancrer l’upskilling dans la stratégie

La montée en compétences est performante lorsqu’elle est directement reliée aux priorités business. Les directions finance qui intègrent le développement des compétences dans leur planification stratégique construisent des talents parfaitement alignés avec leurs objectifs et leur culture.

Dans un contexte où les technologies évoluent rapidement, la capacité à apprendre plus vite que ses concurrents devient un véritable avantage compétitif.

Cette approche stratégique commence par l’identification des capacités clés créatrices de performance (prévision prédictive, reporting automatisé, modélisation de scénarios) puis par l’alignement des programmes de formation sur ces priorités. Les organisations les plus matures traitent l’upskilling comme un investissement mesurable, en suivant l’évolution des compétences au même titre que les indicateurs financiers et opérationnels.

2. En faire la responsabilité de tous

L’upskilling s’installe durablement lorsqu’il est porté par l’ensemble du leadership. Dans les organisations les plus avancées, dirigeants, managers et responsables d’équipe partagent la responsabilité du développement des compétences.

Les managers jouent un rôle central. En intégrant l’upskilling aux échanges de performance et à la planification des projets, ils transforment l’apprentissage en un processus continu plutôt qu’en initiative ponctuelle. Les dirigeants renforcent cette dynamique en incarnant la curiosité, en valorisant les progrès et en rendant les ressources de formation visibles et accessibles.

Lorsque l’apprentissage fait partie intégrante des attentes managériales, l’adoption s’accélère et les collaborateurs comprennent que le développement de leurs compétences est indissociable de la performance collective.

3. Traiter l’upskilling comme un projet de conduite du changement

L’upskilling n’est pas qu’un sujet de formation : c’est une transformation en profondeur des modes de travail. Les programmes les plus efficaces commencent par une communication claire sur la finalité et les bénéfices attendus, afin de montrer que l’IA vient renforcer - et non remplacer - l’expertise humaine.

Une démarche de change management structurée implique notamment :

• Identifier les compétences critiques pour aujourd’hui et demain
• Construire des parcours d’apprentissage connectés aux rôles et projets réels
• Donner du temps et de la flexibilité pour apprendre dans le flux de travail
• Mettre en place des boucles de feedback pour ajuster les dispositifs

Les organisations qui abordent l’upskilling avec le même niveau d’exigence qu’un projet de transformation majeure constatent une adoption plus rapide et un meilleur alignement. Les directions finance renforcent cette dynamique en attribuant des responsabilités claires, en suivant l’avancement et en intégrant les nouvelles compétences dans les cadres de gouvernance existants.

4. Concevoir les programmes autour de la motivation

La motivation augmente lorsque la formation est perçue comme utile, accessible et valorisante. Les experts finance sont particulièrement engagés lorsqu’ils peuvent relier les compétences IA à leurs enjeux quotidiens : fiabiliser les prévisions, accélérer les analyses d’écarts, améliorer la prise de décision.

Les programmes les plus efficaces sont pensés du point de vue des collaborateurs. Ils réduisent les frictions, relient l’apprentissage à des trajectoires de carrière claires et démontrent l’impact concret des compétences IA sur la performance individuelle et collective.

Des parcours structurés, des dispositifs de reconnaissance et des opportunités d’application sur des projets réels sont essentiels pour maintenir l’engagement. Des modules courts, orientés résultats, permettent de créer une dynamique d’apprentissage cumulative.

5. Construire un écosystème

Le reskilling et l’upskilling sont plus performants lorsqu’ils s’inscrivent dans un écosystème dépassant la seule fonction finance. Les partenariats avec l’IT, les RH et les équipes data favorisent une compréhension commune des enjeux technologiques et de gouvernance. Les collaborations avec des experts externes (universités, plateformes de formation, communautés métiers) élargissent l’accès aux meilleures pratiques et aux outils les plus récents.

Ces écosystèmes garantissent également que l’apprentissage reste en phase avec l’innovation. À mesure que de nouvelles capacités IA émergent, les partenariats externes permettent de les intégrer rapidement, sans attendre que les systèmes internes évoluent.

En structurant ce réseau de soutien, les directions finance créent un environnement d’apprentissage durable, collaboratif et auto-entretenu.

De la stratégie à l’exécution

Les recherches de la Harvard Business Review montrent que les entreprises réussissent lorsqu’elles traitent le reskilling comme une priorité stratégique, en font une responsabilité collective, le pilotent comme une transformation, conçoivent les programmes autour de la motivation des collaborateurs et investissent dans des écosystèmes transverses.

Les responsables Finance qui appliquent ces principes bâtissent des équipes capables d’évoluer au rythme de la technologie. Avec une stratégie claire, une responsabilité partagée et des parcours d’apprentissage structurés, l’upskilling devient une source durable d’agilité et d’avantage compétitif,renforçant chaque décision, chaque processus et chaque plan à l’ère de l’IA agentique.